一、指标介绍 在训练语义分割模型时，我们不仅需要知道训练，验证损失，还想要知道性能指标。 二、计算流程 （1）读取验证集的图片和标签（mask图） （2）对模型预测的特征图进行解码，获得预测的mask图 （3）创建num_class x num_class尺寸的混淆矩阵hist （4）将标签mask图和预测mask图转换为numpy数组 （5）将两个numpy数组展平为一维数组，使用np.bincoun...

LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论 音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】 深度学习之LSTM 音乐评论情感分析 交互式协同过滤音乐推荐： 2种协同过滤算法、通过点击歌曲喜欢来修改用户对歌曲的评分 歌词、乐评的词云 登录、注册、修改个人信息等【集成身份证识别、短信验证码等】 黄河科技...

1.表示子空间        在深度学习中，“不同的表示子空间”通常是指模型通过不同的参数（例如权重矩阵）将输入数据映射到不同的高维空间，这些空间被称为表示子空间。每个子空间都能够捕获输入数据中不同的特征或模式。以下是一些详细解释： 1. 特征表示：        在机器学习中，特征表示是指数据在某个空间中的表示形式。一个模型的目的是找到一个良好的特征表示，使得数据中的模式和关系能够被容易地识别和利用。 ...

tensor(6.), tensor(1.5000), tensor(9.)) 1.2 向量 向量泛化自标量，可以被视为标量值组成的列表，相当于把标量从零阶推广到一阶，这些标量值被称为向量的元素。 在深度学习中，使用一维张量表示向量，可以理解为一维数组。 使用下标来引用向量的任一元素。向量的长度通常称为向量的维度。可以通过张量的.shape属性访问向量的长度。 形状（shape）列出了张量沿每个轴的长度（...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层...

循环神经网络中的长期依赖问题 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种经典的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务。然而，传统的RNN存在着一个长期依赖问题，即在处理长序列时，模型往往难以捕捉到序列中远距离的依赖关系，导致性能下降。在本文中，我们将介绍长期依赖问题的概念、常见的解决方法以及用Python实现示例代码并进行可视化展示。 1. 概述 在循环神经网络中，信息的传递是通过时...

深度学习基础——Seq2Seq框架在编码-解码过程中的信息丢失问题及解决方法 在自然语言处理领域，Seq2Seq模型是一种常用的序列到序列模型，用于处理序列数据，例如机器翻译、文本摘要等任务。Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则根据该向量表示生成输出序列。 然而，在Seq2Seq模型中存在一个常见的问题，即编码...

一、什么是ModelEMA： 在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 二、如何实现ModelEMA 创建EMA eval mode，去并行化 self.ema =...

1. 定义及联系 计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和相应的数字信号处理技术，对从现实世界中获取的图像和视频数据进行理解和分析的研究领域。而深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型学习数据的表示，实现对复杂模式和结构的学习。深度学习技术已经成为了计算机视觉领域的主要驱动力之一，通过深度学习方法可以自动学习到数据的特征表示，从而大大提高了计算...

量本质上是一个n维数组，它在numpy中为ndarray,  在pytorch中称为tensor ， 两者的区别在于： numpy仅支持CPU计算tensor能支持GPU运算，并且支持自动微分，更适合深度学习 2. 张量的访问 一个二维矩阵a，可以使用切片的方式灵活访问： 访问指定元素：a [1,2]访问一整行元素：a [1,:]访问一整列元素：a[:,1]访问1到3行之间、第1列以后的矩形区域：a[1:...